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トレーニングと認定

Skills Boost 生成 AI トレーニング : 日本語を無償公開

2023年8月22日
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Google Cloud Japan Team

組織向け Google Cloud Skills Boost は、700 以上の学習アクティビティにオンデマンドでアクセスできるトレーニング サービスです。データ、AI、インフラストラクチャ、セキュリティなどのトピックに関するコース、クエスト、ハンズオンラボに参加して、スキルバッジを獲得できます。 

この度、Skills Boost で大人気の 生成 AI 関連のコースとハンズオンラボをいち早く日本語化しました。

生成 AI コース

大規模言語モデルの基本から Google Cloud 上で 生成 AI ソリューションを作成・デプロイする方法まで、生成 AI 関連製品と技術について無償で学ぶことができます。

  • Introduction to Generative AI - 日本語版: この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、生成 AI の概要、利用方法、従来の機械学習の手法との違いについて説明します。独自の生成 AI アプリを作成する際に利用できる Google ツールも紹介します。

  • Introduction to Large Language Models - 日本語版: このコースは、大規模言語モデル(LLM)とは何か、どのようなユースケースで活用できるのか、プロンプト調整で LLM のパフォーマンスを高めるにはどうすればよいかについて学習する、入門レベルのマイクロ ラーニング コースです。生成 AI アプリを自分で作成するのに役立つ Google ツールについても紹介します。

  • Introduction to Responsible AI - 日本語版: この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、責任ある AI の概要と重要性、および Google が責任ある AI を自社プロダクトにどのように実装しているのかについて説明します。また、Google の AI に関する 7 つの原則についても説明します。

  • Generative AI Fundamentals - 日本語版: 「Introduction to Generative AI」、「Introduction to Large Language Models」、「Introduction to Responsible AI」の各コースを修了すると、スキルバッジを獲得できます。最終テストに合格することで、生成 AI の基礎概念を理解していることが証明されます。

  • Introduction to Image Generation - 日本語版: このコースでは拡散モデルについて説明します。拡散モデルは ML モデル ファミリーの一つで、最近、画像生成分野での有望性が示されました。拡散モデルは物理学、特に熱力学からインスピレーションを得ています。ここ数年、拡散モデルは研究と産業界の両方で広まりました。拡散モデルは、Google Cloud の最先端の画像生成モデルやツールの多くを支える技術です。このコースでは、拡散モデルの背景にある理論と、モデルを Vertex AI でトレーニングしてデプロイする方法について説明します。

  • Encoder-Decoder Architecture - 日本語版: このコースでは、機械翻訳、テキスト要約、質問応答などのシーケンス ツー シーケンス タスクに対応する、強力かつ広く使用されている ML アーキテクチャであるエンコーダ / デコーダ アーキテクチャの概要を説明します。エンコーダ / デコーダ アーキテクチャの主要なコンポーネントと、これらのモデルをトレーニングして提供する方法について学習します。対応するラボのチュートリアルでは、詩を生成するためのエンコーダ / デコーダ アーキテクチャの簡単な実装を、TensorFlow で最初からコーディングします。

  • Attention Mechanism - 日本語版: このコースでは、アテンション機構について学習します。アテンション機構とは、ニューラル ネットワークに入力配列の重要な部分を認識させるための高度な技術です。アテンションの仕組みと、アテンションを活用して機械翻訳、テキスト要約、質問応答といったさまざまな ML タスクのパフォーマンスを改善する方法を説明します。

  • Transformer Models and BERT Model - 日本語版: このコースでは、Transformer アーキテクチャと Bidirectional Encoder Representations from Transformers(BERT)モデルの概要について説明します。セルフアテンション機構をはじめとする Transformer アーキテクチャの主要コンポーネントと、それが BERT モデルの構築にどのように使用されているのかについて学習します。さらに、テキスト分類、質問応答、自然言語推論など、BERT を適用可能なその他のタスクについても学習します。

  • Create Image Captioning Models - 日本語版: このコースでは、ディープ ラーニングを使用して画像キャプション生成モデルを作成する方法について学習します。エンコーダやデコーダなどの画像キャプション生成モデルのさまざまなコンポーネントと、モデルをトレーニングして評価する方法を学びます。このコースを修了すると、独自の画像キャプション生成モデルを作成し、それを使用して画像のキャプションを生成できるようになります。

  • Introduction to Generative AI Studio - 日本語版: このコースでは、Vertex AI の Generative AI Studio をご紹介します。Generative AI Studio により生成 AI モデルのプロトタイプ作成とカスタマイズを行い、生成 AI 機能を自社のアプリケーションで活用できます。このコースでは、Generative AI Studio の概要、機能とオプション、使用方法をデモを通じて学びます。コースの最後には、ハンズオンラボで学んだことを実践し、クイズで理解度を確認しましょう。

セルフペースで学べるハンズオンラボ

  • Generative AI Explorer - Vertex AI: Google Cloud で生成 AI を使用する方法に関するラボのコレクションです。これらのラボを通じて、PaLM API の使用方法を学びます。また、プロンプトデザイン、ベストプラクティス、テキスト分類、テキスト抽出、テキストの要約などについて学びます。さらに、Vertex AI のカスタムトレーニングを通じて基盤モデルをチューニングし、Vertex AI エンドポイントにデプロイする方法についても学びます。

この機会に、これらの生成 AI コースとセルフペース ハンズオンラボに参加し、Google Cloud の生成 AI について学びましょう。

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